비전은 표면 결함을 잡고, 소프트센서는 측정하기 어려운 품질을 추정하며, 예지보전은 자산을 스케줄합니다. 많은 라인을 여전히 멈추는 것은 홀드입니다. 어떤 상류 요인이 일탈을 만들었는지, 다음 교대 암묵지 없이 무엇을 바꿀지.
인과·구조화된 근본원인 AI가 SPC 차트·MES 계보·레시피 이력 위에 앉아, 운전자가 버리는 상관 히트맵 대신 방향성 설명을 만듭니다.
산업적 요점은 실행 가능한 홀드 해제 경로입니다. 상관만 순위 매기는 모델은 더 느린 엑셀입니다.
인과 품질 AI가 바꾸는 것
- 계보 연결 가설 — 로트·스테이션 이력에 대해 순위화된 요인.
- 홀드 사유 팩 — QA·고객용 설명 가능 증거.
- 반사실 검증 — 출하 전 “이 레시피 변경이 스크랩을 막았을까?”
여전히 실패하는 것
인과라 붙인 맹목적 ML. MES 계보·계측 진실과 동떨어진 시스템. 엣지 비전 검사·미측정 태그 소프트센서·에이전틱 현장 티켓 봇이 아닙니다.
앞으로 볼 포인트
- 거짓 홀드를 늘리지 않고 근본원인 시간을 줄인 사이트.
- 규제 QMS가 일탈 기록에 모델 증거를 받아들일지.
- 기존 SPC/MES 통합 깊이—단독 분석 포트가 아니라.
검출은 불량품을 찾고, 인과 품질은 라인이 왜 만들었는지 찾습니다.